Espaços de similaridade de conteúdos de mídia gerados a partir de dados de usuários em redes sociais online

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Pedro Henrique Fernandes de Holanda
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Embedding de Grafos; Redes Sociais Online; Redução de Dimensionalidade; Caracterização de Dados; Embedding de grafos; Computação; Redes sociais on-line; Redução de dimensionalidade
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEDNYG

Os atuais formatos de mídia, combinados com a capacidade atual de armazenamento dos computadores e de serviços de streaming permitem que as pessoas acessem milhões de músicas e vídeos, através dos mais diversos dispositivos. No entanto, a navegação por estes conteúdos ainda é fortemente baseada em listas sequenciais, sendo estas organizadas em ordem alfabética ou hierárquica. Essa forma de organização tende a dificultar a visualização, principalmente quando se tratam de milhares ou milhões de itens. Este trabalho tem como objetivo caracterizar o comportamento de usuários de redes sociais online focadas em mídia e, através destes dados, construir e avaliar uma estrutura de dados que permita novas formas de navegação, visualização e análise de coleções de mídia pessoais. A partir desta caracterização, geramos uma estrutura de dados utilizando algoritmos de embedding de grafos. Por fim, avaliamos quantitativamente e qualitativamente os diferentes espaços de similiaridade gerados.